[發(fā)明專利]Crash防護方法及裝置

在審

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• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN115080283A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設計）人: 田國良;王鑫;王堅;樊野;邵森;楊淑;周巖;端木婷
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團江蘇有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06F8/658;G06F21/57;G06K9/62;G06N20/10
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 陳新生

1.一種Crash防護方法，其特征在于，包括：

接收客戶端采集的所述客戶端上的目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息；

將所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息輸入到機器學習模型中，輸出所述當前Crash的類型；其中，所述機器學習模型由應用樣本發(fā)生歷史Crash時產生的信息作為樣本，所述應用樣本發(fā)生的歷史Crash的類型作為標簽進行訓練獲取；

獲取所述當前Crash的類型對應的防護補丁的文件標識，將所述防護補丁的文件標識發(fā)送給所述客戶端，以供所述客戶端根據所述防護補丁的文件標識獲取所述防護補丁，并使用所述防護補丁對所述目標應用進行修復；其中，所述當前Crash的類型和所述防護補丁的文件標識預先關聯。

2.根據權利要求1所述的Crash防護方法，其特征在于，所述信息包括所述客戶端的設備信息、用戶對所述目標應用的操作軌跡、所述當前Crash的異常發(fā)生原因、所述目標應用的異常堆棧、所述目標應用的日志信息和線程詳情。

3.根據權利要求1所述的Crash防護方法，其特征在于，所述將所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息輸入到機器學習模型中，輸出所述當前Crash的類型，包括：

將所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息輸入到機器學習模型中，獲取所述當前Crash屬于每種預設類型的概率；

將大于預設閾值的所述概率對應的預設類型作為所述當前Crash的類型。

4.根據權利要求1所述的Crash防護方法，其特征在于，所述機器學習模型為貝葉斯模型。

5.根據權利要求1-4任一所述的Crash防護方法，其特征在于，所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息由所述客戶端通過所述當前Crash對應的出錯的線程將所述當前Crash的異常信號拋給預設異常端口，通過所述預設異常端口返回。

6.根據權利要求5所述的Crash防護方法，其特征在于，所述預設異常端口包括所述出錯的線程的異常端口、所述出錯的線程所屬的任務的異常端口和所述任務所在的主機的異常端口；

相應地，所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息由所述出錯的線程將所述異常信號拋給所述出錯的線程的異常端口，由所述出錯的線程的異常端口返回；或者，

在所述出錯的線程的異常端口沒有返回所述信息的情況下，將所述異常信號拋給所述出錯的線程所屬的任務的異常端口，由所述線程所屬的任務的異常端口返回；或者，

在所述任務的異常端口沒有返回所述信息的情況下將所述異常信號拋給所述任務所在的主機的異常端口，由所述任務所在的主機的異常端口返回。

7.根據權利要求1-4任一所述的Crash防護方法，其特征在于，所述將所述防護補丁的文件標識發(fā)送給所述客戶端，包括：

對所述防護補丁的文件標識進行加密；

將加密后的所述文件標識發(fā)送給所述客戶端，以供所述客戶端對所述文件標識進行解密，在解密前后的文件標識相等的情況下使用所述文件標識對應的防護補丁對所述目標應用進行修復。

8.一種Crash防護裝置，其特征在于，包括：

接收模塊，用于接收客戶端采集的所述客戶端上的目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息；

分類模塊，用于將所述目標應用發(fā)生當前Crash時產生的信息輸入到機器學習模型中，輸出所述當前Crash的類型；其中，所述機器學習模型由應用樣本發(fā)生歷史Crash時產生的信息作為樣本，所述應用樣本發(fā)生的歷史Crash的類型作為標簽進行訓練獲取；

發(fā)送模塊，用于獲取所述當前Crash的類型對應的防護補丁的文件標識，將所述防護補丁的文件標識發(fā)送給所述客戶端，以供所述客戶端根據所述防護補丁的文件標識獲取所述防護補丁，并使用所述防護補丁對所述目標應用進行修復；其中，所述當前Crash的類型和所述防護補丁的文件標識預先關聯。